자동화가 장비 신뢰성을 높이는 방법: 유지보수, 데이터, 품질 관리 강화

브라이언 크리스티안센(Bryan Christiansen)은 림블 CMMS(Limble CMMS) 설립자 겸 CEO입니다. 여기서 그는 자동화가 유지보수 운영, 데이터 관리, 품질 관리를 어떻게 지원할 수 있는지 논의합니다.

신뢰성은 장비의 가용성과 효과적이고 경제적으로 기능하는 능력을 다룹니다. 장비 수명 주기 동안 고장 위험과 생산성을 추정하는 데 필수적입니다. 장비 신뢰성을 정량화하기 위해 조직은 평균 고장 간격(MTBF)과 전체 설비 효율(OEE) 같은 지표를 고려합니다. 이는 장비 운영 조건의 지속적 모니터링이 필요한 데이터 집약적 지표입니다.

자동화는 프로세스와 장비의 효율성을 높이는 동시에 운영 및 유지보수 데이터 관리를 향상시킵니다. 프로세스 복잡성, 안전 리스크, 플랜트 레이아웃 등에 따라 조직이 장비를 자동화하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 그 방법은 다음과 같습니다.

• 수치 제어(NC) 및 컴퓨터 수치 제어(CNC)
• 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)
• 산업용 자동화 로봇
• 컴퓨터 지원 제조(CAM)
• 실리콘 기반 자동화 칩

아래는 자동화가 유지보수 운영, 데이터 관리, 품질 관리를 단순화하여 신뢰성에 영향을 미치는 몇 가지 방법입니다.

1. 자동화와 유지보수

생산 장비와 기술의 진화는 생산 시설을 최소한의 인간 개입이 필요한 고도화된 유닛으로 계속 변화시키고 있습니다. 초점은 예측 유지보수의 전략적 구현을 통해 프로세스와 장비 다운타임을 제한하는 데 있습니다. 센서와 상태 모니터링 유틸리티가 장착된 자동화 시스템은 장비 운영 조건을 실시간으로 포착합니다. 이 데이터 분석은 사물인터넷(IoT)을 통해 전달되어 유지보수 팀이 프로세스 중단이나 장비 손상을 일으킬 수 있는 결함이나 오류를 사전에 식별할 수 있게 합니다.

고도로 자동화된 시스템은 여러 센서와 장치를 포함하며, 취급이나 유지보수 시 주의가 필요합니다. 추가 장치는 검사 포인트와 검사 횟수를 늘려 유지보수 작업을 복잡하게 만들 수 있습니다. 상태 모니터링 센서를 사용하면 기술자가 수정이나 교체가 필요한 장비의 정확한 결함 부위를 정확히 찾아내고 격리할 수 있습니다.

정확한 장비 데이터에 접근하면 조직은 운영을 최적화하고, 안전 기준을 수립하며, 핵심 장비의 유용 수명을 개선할 수 있습니다. 수집된 데이터는 전용 서버나 클라우드 플랫폼에 저장되어 향후 참조용으로 쓰입니다. 이 데이터는 근본 원인 분석(RCA), 고장 모드 및 영향 분석(FMEA), 핵심 자산 신뢰성 평가에 필수적입니다.

실제 유지보수 작업의 조직화와 실행 측면에서, 전산화 유지보수 관리 시스템(CMMS)은 유지보수 작업을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. 모든 장비에 충분하고 적시의 유지보수를 보장합니다. 소프트웨어는 센서 및 예측 분석과 통합되어 정정 및 정기 유지보수 작업에 대한 알림을 생성하고, 모든 장비의 평생 유지보수 로그를 유지하며, 예비 부품과 도구 재고를 조정합니다. 이렇게 하여 회사는 자산이 생산 주기 내내 가용하고 최적으로 작동하도록 보장합니다.

2. 자동화와 데이터 관리

항공우주 엔진, 현대 자동차, 첨단 제조 시스템 같은 고가 정교 장비를 다루는 제조업체는 운용 중인 장비 단위가 적고 실제 장비 성능에 대한 정보가 적을 수 있습니다. 이러한 조직은 클라우드 기술을 활용해 물리적 장비의 디지털 복제본(디지털 트윈)을 생성합니다. 물리적 장비는 센서로 장착되어 실제 운영 특성을 클라우드 기반 대응체로 전송합니다.

이 데이터를 수신하면 머신러닝 기법과 알고리즘이 관련 운영 데이터를 추출합니다. 이 데이터 교환을 통해 제조업체는 적절한 운영 패턴과 물리적 장비 운영에 영향을 미치는 일반적인 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 디지털 트윈이라고도 하는 이 기술은 제조업체가 생산 시 장비를 최적화하고 신뢰성을 극대화할 수 있게 합니다.

클라우드 기술과 IoT 플랫폼을 활용함으로써 첨단 생산 장비를 사용하는 조직은 개발 팀과 실시간으로 협업하고 원격 문제 해결이나 수리를 수행할 수 있습니다. 그 대가로 조직은 운영을 지속하고 더 높은 신뢰성 점수를 유지할 수 있습니다. 반면 제조업체는 생산 장비 품질 개선에 필요한 더 많은 데이터와 통찰을 얻게 됩니다.

3. 자동화와 생산 시스템

생산에는 수작업으로 수행하기 지루한 여러 반복 프로세스가 수반됩니다. 인간 작업자는 피로와 오류로 인해 불량품이나 저품질 제품을 생산하기 쉽습니다. 생산 시스템을 자동화함으로써 조직은 공급 속도(feed rate) 같은 생산 조건을 일정한 수준으로 유지할 수 있습니다. 이는 품질 관리에 중요할 뿐만 아니라 장비 신뢰성 향상에도 역할을 합니다.

자동화 시스템은 정확한 생산 로그를 유지합니다. 이 데이터로 조직은 프로세스 효율성을 평가하고 고장이나 생산성 저하를 초래하는 사례를 식별할 수 있습니다.

마무리

장비를 자동화함으로써 기업은 제품의 양과 질을 개선할 수 있습니다. 대부분의 자동화 시스템은 시간이 지남에 따라 생산 데이터 수집과 저장을 용이하게 합니다.

또한 프로세스나 장비 고장 확률을 높이는 인적 오류 사례를 최소화합니다. 정확한 데이터에 접근하면 유지보수 팀이 올바른 유지보수 활동을 수행하고 반복적 다운타임을 유발하는 결함을 사전에 제거할 수 있습니다. 적절한 유지보수, 최적의 가용성, 감당 가능한 운영 비용이 신뢰성 있는 시스템에 기여합니다.